AIGC应用快速发展的背后

张岩

自ChatGPT于2022年11月發布至今，其大大超出预期的“涌现”能力使得AIGC赛道被彻底点燃。据猎聘发布报告显示，今年发布的AIGC相关的岗位明显增加的同时，人才对于此类岗位的投递也愈发积极。AIGC在传媒、消费等领域也同样产生了深远的影响，不同行业的头部企业均已开始积极招聘AIGC人才。

AIGC招聘青睐计算机、数学、统计学专业

自2022年11月起，AIGC相关岗位工龄需求明显提升：一方面，ChatGPT成熟度远超预期，AIGC技术亟需产品落地，拥有更多项目经验的资深技术人才更受企业青睐；另一方面，目前主流AIGC产品技术门槛较低，拥有丰富业务经验、行业经验的非技术人员能在较短时间内上手并快速体现生产力。

AIGC相关人才招聘长期以来较为平稳，随着ChatGPT发布，赛道彻底引燃，企业端AIGC人才需求再创新高，人才端流动意愿同样被激活，侧面展现企业较为强烈的创新意愿。根据猎聘大数据分析，2023年AIGC核心岗位薪酬有所提升，算法类人才平均年薪为47.2万。AIGC相关岗位中硕士及以上教育程度要求已成主流，占比超过五成。

在新发岗位中，产品类岗位新发职位超50%，算法岗位占比25%，数据类人才占比20%。算法类人才教育程度极高：硕士及以上学历占比超70%，高学历人才集中效应明显。在数据与产品岗位上，本科及以上学历人才占比超90%，远超其他行业相同岗位。

根据对AIGC核心岗位专业要求分析，企业重点青睐计算机、数学、统计学三个专业的应届毕业生。根据教育部《全国第四轮学科评估》统计，全国共有29所院校评选得分为A级以上。

从地域分布的角度看，北京相关专业院校较为集中，在各重点专业的榜单中均名列前茅，也是目前中国AIGC人才最为集中的城市。

根据猎聘过往AIGC岗位发布的工作所在地分析，北京在AIGC岗位发布方面常年占有绝对领先的地位。大量人工智能企业选址于此，离不开北京市对于新一代信息技术产业长期以来的政策加持。

近年来深圳市大力发展人工智能产业，由于创新企业的集群效应，深圳AIGC行业发展水平位居全国前三。从人才需求的角度，深圳常年紧追上海，截至2023年一季度，在企业新发AIGC岗位上，略微领先上海，位居全国第二。值得注意的是，长沙在今年打出“拿深圳工资，享长沙住房”的口号广招AIGC相关人才，在2023年一季度AIGC招聘岗位上首次进入前十，发力效果明显。

北京作为人工智能企业聚集的城市，相关人才存量常年保持领先，上海紧随其后。上海所谓全国的金融中心，有着大量数据类相关岗位，其较高的薪酬吸引了较多人才就职。深圳AIGC行业发展水平位居全国前三，其人才保有量也长期稳居第三名。

IT/互联网/游戏行业AIGC人才远超需求

腾讯研究院发布的《AIGC发展趋势报告2023》（下称报告）指出，随着数字技术和实体经济融合程度不断加深，以及互联网平台的数字化场景向宇宙转型，人类对数字内容总量和丰富程度的整体需求不断提高。AIGC作为当前新型的内容生产方式，已经率先在传媒、电商、影视、娱乐等数字化程度高、内容需求丰富的行业取得重大创新发展，市场潜力逐渐显现。与此同时，在推进数实融合、加快产业升级的过程中，金融、医疗、工业等各行各业的AIGC应用也都在快速发展。

在AIGC目前影响较深行业中，有在人工智能投入上遥遥领先的IT行业，也有消费品这样在人工智能投入较少，但受AIGC技术影响将有较大的行业变革的传统行业。在这些行业中，AIGC在其营销、内容生产、产品研发环节上的积极影响持续加深。在2023年，这些行业的AIGC人才需求将持续走高。

在AIGC重度影响的行业中，不乏汽车、金融、高端制造。这类重视科技创新的企业，其人工智能投入多集中在自动驾驶、科技金融等领域。这些行业目前拥有的人工智能人才较多，AIGC技术用于组织内部使用。这些行业在积极探索本行业AIGC可行的商业逻辑的同时，对于相关人才的招聘也保持高度关注，岗位释放数量虽然较少，但有着薪酬较高、英文能力要求高的特点。

美国版本头条BUZZFEED因采用ChatGPT上岗写稿，市值2天暴涨3倍的背后，并不是资本无理由的狂欢与盲目跟投；目前美国Roku、Gannett、CNN等主流媒体的大规模裁员皆彰显着目前这个行业所受到的前所未有的变革冲击。传媒虽然并不是传统的“高科技”类型企业，但其受益于ChatGPT所体现的“涌现”能力，使得整个行业瞬间有了无限的想象空间。无论是需要严谨措辞的政治新闻以及重视实时性、真实性的突发新闻，AIGC都是广告/传媒行业的时代转折点。

传媒行业用人需求是典型的“AIGC技术+员工行业经验”的案例：无论是文字或是图片，皆需要深耕行业多年的人才进行对生成作品的审核及二次创作，在过往的5个月中，AIGC应用岗位已经成为新一代流媒体企业重点招收的人才，传统传媒企业紧随其上，预计在2023年将实现同比41.6%的增长。

AIGC带来的虚拟人技术已相对成熟，目前国内多家电商平台已投入使用并取得了不错的效果，虚拟人技术使得消费品营销成本进一步降低的同时，也一定程度上提高了用户的体验，AIGC技术已在消费品这个万亿赛道里多点开花。

对于家电赛道而言，AIGC赋能的智能语音是其重点关注的领域，依靠新一代的技术加持，智能家居能够实现从“有用”走向“好用”。

针对消费品AIGC岗位分析，随着2023年消费回暖，居民消费正逐渐升温，消费品行业AIGC人才招聘趋势增长较高，视频生成方向的高端技术人才是当下招聘的难点所在，数据显示消费品行业AIGC人才平均薪酬略低于其他行业，可适当提高薪酬待遇以吸引更多人才主动投递。

在过去的一年，国家重点支持了高新技术、专精特新小巨人等高端制造企业发展，吸引了大量算法类人才从事于企业数字化转型、中国智造等方向。电子企业则多吸引此类人才从事芯片设计、研发等工作。金融行业则吸引了大量人才从事科技金融、绿色金融等工作。

各行各业的AIGC应用在快速发展

随着AIGC技术持续创新发展，基于AIGC算法模型创建、生成合成数据迎来重大进展，有望解决AI发展应用过程中的数据限制，进一步推动AI技术更广泛的应用。因此，业界非常看好合成数据的发展前景以及对人工智能未来发展的巨大价值。Forrester、埃森哲、Gartner等研究咨询公司都将合成数据列为人工智能未来发展的核心要素，认为合成数据对于人工智能的未来而言是“必选项”和“必需品”。

合成数据早期主要应用于计算机视觉领域，因为计算机视觉被广泛应用于自动驾驶汽车、机器人、安防、制造业等领域，在这些应用场景中打造AI模型都需要大量的被标注的图像、视频数据。目前，合成数据正迅速向金融、医疗、零售、工业等诸多产业领域拓展应用。

在医疗领域，医疗影像的合成数据对医疗AI领域的发展产生巨大推动作用。例如，创业企业Curai基于仿真的医疗案例数据训练了一个医疗诊断模型，表明合成的医疗数据同样可以用于支持医疗AI应用的开发。美国生物技术公司Illumina和合成数据创业公司Gretel合作，利用合成的基因组数据来进行医学研究，以避免限制性立法、病人同意等问题，这些问题阻碍医学研究的速度和规模。合成数据精准地复制了原始数据集的统计特征，但与原始数据不存在任何关联，可以被世界范围内的研究人员自由分享和使用，用于开展研究发展、疾病治疗、疫苗开发等方面的工作。

在零售领域，创业公司Caper可以基于一个商品的几张图片，利用3D模拟技术创建含有上千张图片的合成数据集，进而支持智慧零售店。在工业领域，FORD利用游戏引擎和GAN来创造合成数据训练AI模型。此外，合成数据还可以帮助应对算法歧视等AI伦理问题，支持打造更公平、可信的AI模型。

根据Cognilytica的数据，合成数据市场规模在2021年大概是1.1亿美元，到2027年将达到11.5亿美元。Grand View Research预测，AI训练数据市场规模到2030年将超过86亿美元。Gartner预测，到2024年用于训练AI的数据中有60%将是合成数据，到2030年AI模型使用的绝大部分数据将是人工智能合成的。

AIGC快速发展面临挑战

伴随着AIGC这一最新浪潮，以及对产业、社会带来的可以预见的未来变革，对过去信息技术的共性问题又有新的呈现，同时也有新的问题产生。

AIGC已能成熟进行内容创作，但从著作权法角度看， AIGC基本属于重组式创新，尚不具有真正的创造力，其引发的新型版权侵权风险已成为整个行业发展所面临的紧迫问题。AI作品既存在被他人侵权的风险，也存在侵犯他人权力的可能性。AI要变得更加智能，一个必要的环节就是深度学习。这就需要一个庞大的人类作品数据库，让算法学会创作风格、内容题材等创作的要领。如果未经许可，复制或者可以通过网络爬虫爬取他人享有著作权的在线内容，在我国现行著作權法没有明确将数据挖掘等智能化的分析行为规定为合理使用的情况下，此类行为可能构成著作权侵权。

此外，AI视频合成、剪辑领域，如果没有获得原始视频的著作权人的许可，可能因为侵犯原著作权人所享有的修改权、保护作品完整权或者演绎权而构成版权侵权行为。

报告指出，安全问题始终是AI技术发展和应用中不可回避的。同样的，在AIGC方面也存在内容安全、技术滥用、用户隐私和身份、AI内容安全等多个方面的安全挑战。

如今随着生成算法、大模型、多模态技术等AI技术的持续创新和发展成熟，AI领域正在经历从感知、理解到生成、创造的跃迁。融合大模型和多模态技术的AICG模型，有望成为新的技术平台，深度赋能各行各业。报告认为，面对AIGC技术应用可能带来知识产权、信息内容安全、算法歧视和社会伦理等问题，社会各界需要协同参与、共同应对，通过法律、伦理、技术等方面的多元措施支持构建可信AI生态。在立法方面，我国网信办等三部门出台的《互联网信息服务深度合成管理规定》针对深度合成技术服务提出了要求和管理措施。

报告建议，应从以下方面持续推进AIGC的政策和治理。其一，政府部门需结合AIGC技术的发展应用情况，制定并明晰AIGC的知识产权与数据权益保护规则；其二，研发应用AIGC技术的主体需要积极探索自律管理措施，采取控制和安全措施保障AIGC的安全可控内容，采取内容识别、内容溯源等技术确保AICG的可靠来源；其三，打造安全可信的AICG引用，持续深入推进AI伦理治理；其四，产业政策需要支持、促进AIGC在产业互联网领域的深入应用，挖掘合成数据作为AI数实融合基础载体的巨大价值，持续壮大我国发展人工智能的数据要素优势。